# 锚点中心体积训练:1000 步 A + 600 步 B 按用户指定预算完成,单次运行,从 seed=20260927 重新初始化;没有续接旧 130 步,也没有根据结果增加步数。训练数据、帧角色、几何、backbone、写入规则、优化器和学习率均沿用前次 centered-support 实验,只有 A/B 步数变更。 ## 固定配置 三场景 ai_001_001、ai_002_001、ai_003_001,仅 Hypersim TRAIN;分辨率128×160,体积[-6,-4,-6]..[6,4,6],8³网格、128候选、双视图支持门槛不变。A学习率1e-3,B学习率3e-4,Adam,梯度裁剪1,renderer64采样。context_a=0/1/2,context_b=0/3/4,stream=5/6,query=12/13/14/15。配置与预登记在 config.json、preregistration.json。 ## 已完成的运行 训练计时(含三个检查点评价)111.93 秒,峰值 CUDA 分配 254.93 MiB。1000+600 步完整记录,有限损失/梯度检查通过;B 的 600/600 步 writer 梯度非零,各场景200步。A各场景334/333/333步。 三份 checkpoint 均通过严格加载、OFF 状态复现及 ALL 两步非零 fast/state 精确重放。A阶段writer不变、B阶段writer确实更新。仅评价原来的12个 TRAIN queries,共36条初始/A/B raw记录;没有开发集或测试集结果。 ## 固定查询上的结果 以下为三个场景等权、相同 context_a 的 OFF 重建指标。AbsRel、MSE、RMSE越低越好,SSIM越高越好。 | 检查点 | 深度 AbsRel | RGB MSE | RGB SSIM | 深度 RMSE | |---|---:|---:|---:|---:| | 旧 100A+30B 最终 | 1.229194 | 0.082984 | 0.283925 | 1.629804 | | 本轮 1000A 结束 | 0.286576 | 0.036372 | 0.290911 | 0.792942 | | 本轮 1000A+600B 最终 | 0.331528 | 0.043952 | 0.275538 | 0.914911 | | 场景 | 旧100A+30B AbsRel | 本轮1000A AbsRel | 本轮1000A+600B AbsRel | |---|---:|---:|---:| | ai_001_001 | 0.453027 | 0.271135 | 0.416402 | | ai_002_001 | 0.562733 | 0.146529 | 0.136033 | | ai_003_001 | 2.671824 | 0.442064 | 0.442149 | 增加训练后,最终平均深度误差和RGB MSE相比旧短训练下降,但SSIM并未提升,不能概括为所有质量指标改善。尤其本轮A结束后再执行B,OFF重建的平均AbsRel、MSE、SSIM和RMSE均回退。A与B训练状态构造不同(B有额外stream观测及写入);此处没有相同观测下OFF/写入的配对比较,因此既不能把B训练的效果当作写入收益,也不能仅凭OFF回退断言写入无效。两阶段权重均保留,未事后替换预定终点。 ai003此前的零梯度问题没有复发,其200个B训练步均有非零writer梯度。但本轮仍在相同三个场景及训练标签上反复优化,只证明训练集拟合和工程链路,未证明独立泛化或方法机制。 ## 验证与产物 审计按显式期望1000/600核对配置、连续步号和记录数;旧100/30默认保持兼容,并验证错误预算会被拒绝。15项相关回归测试通过;没有修改训练模型源码或重跑无关全套测试。源码和数据hash在训练前后不变,原实验保留。独立子智能体审计另见 independent_training_review.json。 - checkpoint_index.json:初始、A最终、B最终权重路径及SHA256。 - all_train_metrics.csv、comparison.json:所有检查点和场景的完整指标。 - reproduce.sh:完整复现命令,输出到新目录。 - 本地 outputs/EXP-3D-20260927-centered-training-1000a-600b-v1/training/:1600行training.jsonl、36行评价raw、label_access、锁、权重及优化器/RNG状态。当前CLI不支持断点续训。 - 同级 independent_audit.json、source_snapshot/、CHECKSUMS.sha256:审计、精确源码快照和完整性清单。